CN113793445A - 基于机器学习的投票箱识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于机器学习的投票箱识别系统，涉及一种投票识别技术领域，包括传输系统、拍照系统、识别系统和展示系统，所述传输系统包括传输模块和摆正模块，同时摆正模块设置在传输模块的后方，并且拍照系统位于传输系统的后方，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，其中拍照系统内设置有高清摄像机，高清摄像机对投票纸进行拍照识别，并且拍照系统将图片传输至识别系统内，其中识别系统利用Unity3D引擎提供的运行环境，结合结合机器学习原理来实现图像的识别，该系统通过·算法自动处理识别选票，识别系统对应连接有展示系统，针对传统投票及检票进行自动化处理，保留了传统选票的仪式感的同时，节省了人力物力，提高选票统计效率。

Description

基于机器学习的投票箱识别系统
技术领域
本发明涉及投票识别技术领域，具体是基于机器学习的投票箱识别系统。
背景技术
我国农村基层选举具有多种多样的方式，其中直接选举是最主要的，直选有力增强农民主人翁的责任感和积极性，使村民自治的发展进程被进一步地推动，深化了农村公民意识，选举的直接性和公开性，提高了农民们的政治觉悟，为今后基层民主发展奠定了良好的基础。
但是由于投票数量较大，采用人工检测的话，耗费人力，耗费时间，精准度也有一定误差，并且也存在着投票作假的可能，不够安全可靠，随着互联网的发展，电子投票也就产生了，但是电子投票系统过度依赖于平台，导致其适用性较差，同时其仪式感与体验感不佳，使得投票人缺少参与感，为此，我们提供一种基于机器学习的投票箱识别系统解决上述问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供基于机器学习的投票箱识别系统，该系统是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括传输系统、拍照系统、识别系统和展示系统，所述传输系统包括传输模块和摆正模块，同时摆正模块设置在传输模块的后方，并且拍照系统位于传输系统的后方，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，其中拍照系统内设置有高清摄像机，高清摄像机对投票纸进行拍照识别，并且拍照系统将图片传输至识别系统内，其中识别系统利用Unity3D引擎提供的运行环境，结合结合机器学习原理来实现图像的识别，该系统通过·算法自动处理识别选票，同时识别系统对应连接有展示系统。
作为本发明进一步的方案：所述传输模块采用现有传输设备，可以是传送带和传送链中的一种。
作为本发明进一步的方案：所述摆正模块由高速摄像机和真空吸盘构成，由高速摄像机对投票纸的状态进行观察，采用基于投影轮廓分析的倾斜角度检测方法，通过真空吸盘将投票纸的位置摆正。
作为本发明进一步的方案：所述展示系统采用制图软件制作展示画面，其中制图软件可以是PPT和PS中的一种。
作为本发明进一步的方案：所述系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，然后即可将投票纸投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再在对应的被选举人数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督。
作为本发明进一步的方案：所述识别系统连接有分类系统，分类系统中设置有真空吸盘和多个收集箱，收集箱的数量和被选举人的数量一致，识别系统对投票纸中的投票信息识别完成后，将投票纸上投的被选举人信息传输至分类系统中，然后分类系统通过真空吸盘将投票纸放入对应的收集箱内进行单独存放，从而实现了投票纸的分类存放，将投同一人员的投票纸放在一起，当后续对投票统计结果进行校对时，只需数对应收集箱内的投票纸数量即可。
作为本发明再进一步的方案：所述系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，并且在分类系统内放入对应数量的收集筒，收集筒按照摆放顺序依次代表被选举人员，即一号被选举人员对应一号收集筒，然后即可将投票只投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再在对应的被选举人的数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督，同时分类系统根据识别信息，将投票纸投放纸对应的收集筒内进行集中收集，取出收集筒内的投票纸，即可对投票结果进行校对。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明在硬件方面结合摄像头，并且就软件层面，利用到的技术就是结合机器学习原理来实现图像的识别，网络协议，网络通讯技术，还有Unity3D引擎提供的运行环境，该系统通过·算法自动处理识别选票，节省人力物力，提高选票统计效率，同时保留了传统选票的仪式感，可以把该系统作为公司的子服务，应用于整个大项目的子模块中，对于项目需求上，能给乙方多一个服务需求，是很有必要的，并且将几个子系统融合起来，研发出这个系统，对于公司的生命力注入了强力的营养。
附图说明
图1为本发明实施例一的处理流程图。
图2为本发明实施例二的处理流程图。
图3为本发明的展示界面一。
图4为本发明的展示界面二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例一：
请参阅图1，本发明实施例中，基于机器学习的投票箱识别系统，包括传输系统、拍照系统、识别系统和展示系统，所述传输系统包括传输模块和摆正模块，其中传输模块采用现有传输设备，可以是常见的传送带和传送链，用来实现对投票纸的传输，在传输过程中将投票纸充分分散开来，避免投票纸发生重叠的现象，同时摆正模块设置在传输模块的后方，其中摆正模块由高速摄像机和真空吸盘构成，由高速摄像机对投票纸的状态进行观察，采用基于投影轮廓分析的倾斜角度检测方法，通过真空吸盘将投票纸的位置摆正，方便了后续拍照系统对投票纸的拍照识别，避免拍照死角的发生，从而减少漏记的现象，同时拍照系统位于传输系统的后方，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，其中拍照系统内设置有高清摄像机，高清摄像机对投票纸进行拍照识别，并且拍照系统将图片传输至识别系统内，其中识别系统利用Unity3D引擎提供的运行环境，结合结合机器学习原理来实现图像的识别，该系统通过·算法自动处理识别选票，节省人力物力，提高选票统计效率，从而保留了传统选票的仪式感，同时识别系统对应连接有展示系统，展示系统采用制图软件制作展示画面，其中制图软件可以是PPT或PS，制成展示画面，如图3和图4，并将图画通过投影仪进行展示，通过展示画面实施展示统计数据，使得投票过程更加透明公开，投票统计的结果更加可靠。
参阅图1可知：本发明实施例一系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，采用excel进行编辑方便了系统根据投票规模自由更换识别方案，操作更加简单方便，然后即可将投票只投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再在对应的被选举人的数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督，针对传统投票及检票进行自动化处理，保留了传统选票的仪式感的同时，大大节省人力物力，提高选票统计效率。
实施例二：
请参阅图2，本实施例的主体结构与实施例一相同，不同之处在于：考虑到机械系统可能存在故障，并且在投票统计完成后常常需要对结果进行反复校对，为了简化校对过程，本发明设计有分类系统，分类系统中设置有真空吸盘和多个收集箱，收集箱的数量和被选举人的数量一致，识别系统对投票纸中的投票信息识别完成后，将投票纸上投的被选举人信息传输至分类系统中，然后分类系统通过真空吸盘将投票纸放入对应的收集箱内进行单独存放，从而实现了投票纸的分类存放，将投同一人员的投票纸放在一起，当后续对投票统计结果进行校对时，只需数对应收集箱内的投票纸数量即可，校对更加简单方便。
参阅图2可知：本发明实施例二系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，并且在分类系统内放入对应数量的收集筒，收集筒按照摆放顺序依次代表被选举人员，即一号被选举人员对应一号收集筒，然后即可将投票只投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再对应的被选举人的数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督，同时分类系统根据识别信息，将投票纸投放纸对应的收集筒内进行集中收集，取出收集筒内的投票纸，即可对投票结果进行校对，使得投票结果的校对更加方便，使得投票结果更加公开透明。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内，且本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (7)

1.基于机器学习的投票箱识别系统，包括传输系统、拍照系统、识别系统和展示系统，其特征在于：所述传输系统包括传输模块和摆正模块，同时摆正模块设置在传输模块的后方，并且拍照系统位于传输系统的后方，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，其中拍照系统内设置有高清摄像机，高清摄像机对投票纸进行拍照识别，并且拍照系统将图片传输至识别系统内，其中识别系统利用Unity3D引擎提供的运行环境，结合结合机器学习原理来实现图像的识别，该系统通过·算法自动处理识别选票，同时识别系统对应连接有展示系统。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述传输模块采用现有传输设备，可以是传送带和传送链中的一种。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述摆正模块由高速摄像机和真空吸盘构成，由高速摄像机对投票纸的状态进行观察，采用基于投影轮廓分析的倾斜角度检测方法，通过真空吸盘将投票纸的位置摆正。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述展示系统采用制图软件制作展示画面，其中制图软件可以是PPT和PS中的一种。
5.根据权利要求1-4所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，然后即可将投票纸投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再在对应的被选举人数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述识别系统连接有分类系统，分类系统中设置有真空吸盘和多个收集箱，收集箱的数量和被选举人的数量一致，识别系统对投票纸中的投票信息识别完成后，将投票纸上投的被选举人信息传输至分类系统中，然后分类系统通过真空吸盘将投票纸放入对应的收集箱内进行单独存放，从而实现了投票纸的分类存放，将投同一人员的投票纸放在一起，当后续对投票统计结果进行校对时，只需数对应收集箱内的投票纸数量即可。
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的投票箱识别系统，其特征在于：所述系统的处理流程为：首先操作人员将投票纸的样式、被选举人员信息通过办公软件excel进行编辑后，录入识别系统内，并且在分类系统内放入对应数量的收集筒，收集筒按照摆放顺序依次代表被选举人员，即一号被选举人员对应一号收集筒，然后即可将投票只投入传输系统内，进过传输系统整理完成的投票纸传输至拍照系统内，拍照系统内的高清摄像机将投票纸的图片拍摄下来传输至识别系统内，识别系统通过·算法对投票纸的投票栏进行扫描识别，扫描到投票标记时，再在对应的被选举人的数据库内加入一个数据，并且将累计数据结果通过展示系统展示给选举人员进行实施观察监督，同时分类系统根据识别信息，将投票纸投放纸对应的收集筒内进行集中收集，取出收集筒内的投票纸，即可对投票结果进行校对。
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